ครั้งแรกในเวียดนาม: การรวมโมเดล AI เข้ากับการสำรวจระยะไกลเพื่อตรวจสอบคุณภาพน้ำทะเล

คำบรรยายภาพ — ทีมวิจัยเก็บตัวอย่างน้ำทะเลในอ่าวฮาลองและเกวลูก ภาพ: Dieu Thuy/VNA

การพัฒนา ด้านเศรษฐกิจ และสังคมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้ก่อให้เกิดความท้าทายด้านสิ่งแวดล้อมมากมายในอ่าวฮาลองและพื้นที่เกวลูก (จังหวัดกวางนิญ) โดยเฉพาะอย่างยิ่งคุณภาพน้ำทะเลที่ลดลง ซึ่งคุกคามระบบนิเวศทางทะเลที่เป็นแหล่งเพาะพันธุ์เฉพาะถิ่น ในขณะเดียวกัน วิธีการตรวจสอบแบบดั้งเดิม เช่น การสุ่มตัวอย่างและการวิเคราะห์ในสถานที่จริง ได้เผยให้เห็นข้อจำกัดหลายประการในแง่ของต้นทุน เวลา และขอบเขตการตรวจสอบ เมื่อเผชิญกับความเป็นจริงนี้ นักวิทยาศาสตร์ชาวเวียดนามและโปแลนด์ได้ประสานงานกันเพื่อทำการวิจัยเกี่ยวกับการใช้การสำรวจระยะไกลและปัญญาประดิษฐ์ในการติดตามคุณภาพน้ำ ซึ่งเป็นแนวทางที่ทันสมัยและคุ้มต้นทุนที่ช่วยให้สามารถติดตามได้อย่างต่อเนื่องในพื้นที่ขนาดใหญ่ ภารกิจวิจัยร่วมมือที่เข้ารหัส QTPL01.03/23-24 ซึ่งดำเนินการร่วมกันโดยศูนย์อวกาศเวียดนาม (สถาบันวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีเวียดนาม) และสถาบันธรณีฟิสิกส์โปแลนด์ (สถาบันวิทยาศาสตร์โปแลนด์) ช่วยให้มีเครื่องมือตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับการปกป้องสิ่งแวดล้อมทางทะเลในพื้นที่ชายฝั่งสำคัญ

แนวทางสมัยใหม่

ดร. หวู อันห์ ตวน รองผู้อำนวยการทั่วไปของศูนย์อวกาศเวียดนาม ซึ่งเป็นผู้รับผิดชอบภารกิจ กล่าวว่า นี่เป็นโครงการแรกในเวียดนามที่ใช้ข้อมูลดาวเทียม Sentinel-2 อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรขั้นสูง และแพลตฟอร์ม GEE (แพลตฟอร์มคลาวด์คอมพิวติ้งของ Google) พร้อมกัน เพื่อจำลองและตรวจสอบพารามิเตอร์คุณภาพน้ำ เช่น อุณหภูมิพื้นผิว สารแขวนลอย คลอโรฟิลล์เอ และความต้องการออกซิเจนทางเคมี

จากผลแบบจำลอง ทีมวิจัยได้สร้างแผนที่การกระจายคุณภาพน้ำในเชิงพื้นที่และตามเวลา ซึ่งช่วยติดตามความผันผวนและแจ้งเตือนล่วงหน้าเกี่ยวกับความเสี่ยงจากมลพิษในอ่าวฮาลองและเกวลุค ซึ่งเป็นพื้นที่น้ำเชิงยุทธศาสตร์ 2 แห่งในจังหวัดกวางนิญ ไม่เพียงแต่อุดมไปด้วยภูมิทัศน์และคุณค่าทางนิเวศวิทยาเท่านั้น แต่ยังมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเศรษฐกิจและ การท่องเที่ยว ของจังหวัดอีกด้วย แผนที่เหล่านี้สามารถใช้ในการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำ สนับสนุนการปกป้องสิ่งแวดล้อม และกำหนดทิศทางการพัฒนาพื้นที่ชายฝั่งทะเลอย่างยั่งยืน

ดร. หวู อันห์ ตวน กล่าวว่าความแปลกใหม่ของการศึกษาวิจัยนี้อยู่ที่การสังเคราะห์และนวัตกรรมของการสำรวจระยะไกล ปัญญาประดิษฐ์ และเทคโนโลยีคลาวด์คอมพิวติ้ง เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนของการตรวจสอบคุณภาพน้ำในอ่าวฮาลอง ขณะเดียวกันก็ให้แนวทางที่เป็นไปได้เพื่อเอาชนะความท้าทายของการขาดแคลนข้อมูล และให้การวิเคราะห์เชิงลึกที่มีคุณค่าเชิงปฏิบัติสูง การศึกษาวิจัยนี้ได้สร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักร และปรับเทียบและทดสอบแบบจำลองเหล่านี้เพื่อให้ได้ความแม่นยำมากกว่า 73% และสร้างแผนที่การกระจายของพารามิเตอร์เหล่านี้ตามฤดูกาลและค่าเฉลี่ยรายปี นอกจากนี้ การศึกษาวิจัยนี้ยังเปิดแนวทางใหม่ในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการสำรวจระยะไกลร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อตรวจสอบคุณภาพน้ำ จึงสนับสนุนการจัดการทรัพยากรน้ำในพื้นที่ชายฝั่งสำคัญได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สู่การใช้งานอย่างแพร่หลายข้ามทะเล

ดร. หวู อันห์ ตวน กล่าวเสริมว่า การศึกษานี้ใช้ข้อมูลจากดาวเทียม Sentinel-2 (เซ็นเซอร์ MSI) ในช่วงปี 2019 - 2023 ผสมผสานกับข้อมูลการวัดจริงจากกรมทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อมของจังหวัด กวางนิญ และสำนักงานบริหารบรรยากาศและมหาสมุทรแห่งชาติ (สหรัฐอเมริกา) เพื่อคาดการณ์คุณภาพน้ำในพื้นที่ศึกษา โดยรวมแล้ว มีการประมวลผลและวิเคราะห์ภาพดาวเทียมทั้งหมด 78 ภาพบนแพลตฟอร์มคลาวด์คอมพิวติ้งของ Google จากนั้นจึงนำอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น Random Forest, Boosted Regression และ AdaBoost Regression มาใช้เพื่อคาดการณ์ตัวบ่งชี้คุณภาพน้ำ

ดร. หวู อันห์ ตวน กล่าวว่าการศึกษาครั้งนี้ยังระบุแถบสเปกตรัมที่สำคัญจากภาพถ่ายดาวเทียม Sentinel-2 ซึ่งมีส่วนช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรและลดต้นทุนการรวบรวมข้อมูลในอนาคต จากผลลัพธ์ของแบบจำลอง ทีมวิจัยได้สร้างแผนที่การกระจายคุณภาพน้ำในเชิงพื้นที่และเวลา ซึ่งช่วยตรวจสอบความผันผวนและแจ้งเตือนล่วงหน้าเกี่ยวกับความเสี่ยงจากมลพิษในอ่าวฮาลอง แผนที่เหล่านี้สามารถใช้ในการจัดการทรัพยากรน้ำ สนับสนุนการปกป้องสิ่งแวดล้อม และกำหนดทิศทางการพัฒนาพื้นที่ชายฝั่งอย่างยั่งยืน

สำหรับทิศทางการวิจัยครั้งต่อไป ดร. หวู่ อันห์ ตวน กล่าวว่า ในอนาคต ทีมวิจัยเสนอให้เพิ่มความถี่ในการสังเกตและสุ่มตัวอย่าง และบูรณาการ AI เข้ากับข้อมูลภาพดาวเทียมเพิ่มเติม เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของพารามิเตอร์การคำนวณ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การขยายการบูรณาการข้อมูลดาวเทียมประเภทต่างๆ (ปัจจุบัน ทีมวิจัยได้ทดสอบกับดาวเทียม 3 ประเภท) จะช่วยเพิ่มความถี่ในการสังเกต และไม่เพียงแต่จำกัดอยู่ที่พารามิเตอร์คุณภาพน้ำ 4 พารามิเตอร์เท่านั้น แต่สามารถขยายเป็น 5 6 หรือมากกว่านั้นได้ ทิศทางที่สำคัญประการหนึ่งต่อไปคือ ทีมวิจัยจะปรับใช้การวิจัยนี้ให้แพร่หลายไปทั่วบริเวณทะเลของเวียดนาม แม้ว่าบริเวณทะเลแต่ละแห่งจะมีลักษณะเฉพาะของตัวเอง แต่ด้วยแพลตฟอร์มและกรอบการวิจัยเดียวกัน วิธีการคำนวณสามารถปรับได้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเหมาะสม เป้าหมายสูงสุดคือ ทีมวิจัยจะจัดตั้งระบบที่ครอบคลุมเพื่อตรวจสอบและควบคุมพารามิเตอร์คุณภาพน้ำทะเลอย่างต่อเนื่อง ระบบจะให้ข้อมูลที่สำคัญแก่ผู้วางแผน โดยแจ้งเตือนทันท่วงทีเกี่ยวกับมลพิษทางน้ำ โดยเฉพาะผลกระทบต่อการเพาะเลี้ยงสัตว์น้ำและภาคเศรษฐกิจทางทะเลอื่นๆ

รองศาสตราจารย์ ดร. Pham Quang Vinh สมาชิกคณะกรรมการพิจารณาผลงานการวิจัยของสถาบันวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีเวียดนาม กล่าวว่า คณะนักวิจัยได้ใช้ขั้นตอนวิธีใหม่ในการประมวลผลข้อมูลการสำรวจระยะไกลในการวิจัยสภาพแวดล้อมทางน้ำชายฝั่ง โดยส่งเสริมการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการวิจัยสภาพแวดล้อมทางน้ำ ถือเป็นตัวอย่างทั่วไปของความร่วมมือทางวิทยาศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพ โดยมีการตีพิมพ์ร่วมกันระหว่างทั้งสองฝ่ายในวารสาร SCIE Q1 ซึ่งเป็นวารสารระดับนานาชาติคุณภาพสูง ช่วยส่งเสริมความร่วมมือด้านการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ระหว่างเวียดนามและโปแลนด์ และเปิดทิศทางการพัฒนาใหม่ๆ ให้กับทั้งสองประเทศ

ที่มา: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/lan-dau-tien-tai-viet-nam-mo-hinh-ai-ket-hop-vien-tham-giam-sat-chat-luong-nuoc-bien/20250619075954419